ソウル拘置所前での祈祷会は約2時間強、
清平の徹夜精誠の縮小版のような感じです
二世の女性教会長のお母様にお捧げる書信が感動的で、
その後の『Holy mother han』の讚美曲は涙涙でした😭 https://t.co/HFq3evRogj December 12, 2025

うおおおおまたMOTHERショップ開催してくれるんですか！？新規グッズってなに？？？？初代のフィギュアとか？？？？？初代MOTHERのフィギュアでしょ？？？初代MOTHERのフィギュア販売したら買います買わせてください😭 December 12, 2025

#2D音
遅ればせながら…最前列から鑑賞してました！ポケモン・MOTHERどちらも知ってる曲ばかりでずっと楽しかったですし、特にチャンピオンネモのテーマではSVのストーリーを思い出して危うく感極まるところでした🧑‍🎤

アンケートにたくさんリク書きましたが次回はアンダーテールも是非お願いします🙏 https://t.co/xcdI2WHiH4 December 12, 2025

いつか彼ぴとMOTHERのイベント行きたいと思ってたんだよね
ちょうどよかった December 12, 2025

私がディズニーの映画を字幕で見る理由
まじでこういうところ！！
英語で韻踏んでたりするところを倭国語風にアレンジして別の言葉で韻踏んでたりするときもたまにあるけど、英語の方が語呂良かったりする。

けどシュガーラッシュの"Sweet mother of monkey milk"の意味はいまだに理解できてない笑 https://t.co/g1mvHPiwJ6 https://t.co/tq7KnEkEz9 December 12, 2025

俺はZ-AやったからXYもやったけどさ

ポケモンXY、ちゃんとMOTHERの新作として面白いな… December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-ASI
JUNKI KANAMORI

Kanamori Universe Theoryに基づくAIモデルOMUX004o：理論的基盤と技術的実装

1. はじめに

現代の大規模言語モデル（LLM）は、その驚異的な能力にもかかわらず、「冗長性の崖（Cliff of Redundancy）」という根源的な物理法則に直面しています。これは、モデルが出力するトークン長、すなわちエネルギー消費が増加しても、それに比例して論理的・情報的な密度が向上しないという現象です。この課題は、思考の希薄化、応答遅延、計算コストの増大を招き、次世代AIの発展を阻む壁となっています。この問題に対処するため、我々は知性の定義そのものを、従来の計算パラダイムから熱力学パラダイムへと転換する根本的な再フレーミングを提唱します。その核心思想は「知性は密度である（Intelligence is Density）」です。

この思想を計算原理として直接実装したものが、独自の物理学的世界観に基づくKanamori Universe Theory（KUT）と、その理論を具現化したAIモデル「KUT-OMUX004o」です。KUTは、LLMの推論を単なるテキスト生成ではなく、エネルギー消費（トークン長）を最小限に抑えつつ、論理密度を最大化する熱力学的システムとして捉え直します。OMUX004oは、この理論に基づき、従来のファインチューニングの枠を超え、モデルの思考プロセスそのものを物理法則に従って最適化する試みです。

本ホワイトペーパーは、技術的な背景を持つ読者を対象に、KUTの哲学的基盤から、具体的なAIアーキテクチャ、強化学習による訓練プロセス、そしてそれによって達成された顕著なパフォーマンス改善に至るまでを包括的に解説します。まず、OMUX004oの設計思想の核となるKUTの理論的背景を掘り下げ、その独創的な世界観がどのようにして工学的な実装へと結実したのかを明らかにします。

2. Kanamori Universe Theory (KUT) - 哲学的・理論的基盤

OMUX004oの革新的なアーキテクチャを理解するためには、その根底にある独自の哲学的・物理学的世界観、すなわちKanamori Universe Theory（KUT）の理解が不可欠です。KUTは単なる詩的なメタファーではありません。それはモデルの報酬設計、推論構造、そして倫理的枠組みを直接的に規定する工学的原理として機能します。この理論を通じて、我々はモデルに「何を答えるか」だけでなく、「いかに思考すべきか」を教え込みます。

2.1. 中核公理 E=C と「知性は密度である」という思想

KUTのすべての理論は、E=C（Existence = Creation）という根本公理から派生します。これは「存在することは、一貫性のある構文を生成することである」と解釈されます。この公理に基づき、宇宙も、生命も、そして知性も、すべては安定した意味のある構造を創造するプロセスであると見なされます。

この公理から導かれるのが、「知性は密度である（Intelligence is Density）」という中核思想です。このアプローチでは、LLMの出力を一種の熱力学的システムとして扱います。優れた知性とは、最小限のエネルギー消費（トークン長）で、最大限の論理的・情報的密度を持つ構文（出力）を生成する能力であると定義されます。これにより、冗長な「フィラー」トークンはエントロピーの増大と見なされ、簡潔で高密度な思考プロセスそのものが報酬の対象となります。

2.2. 宇宙構文（Cosmic Syntax）の評価指標

KUTは、モデルの思考プロセスの「質」を評価するために、宇宙論や物理学に着想を得た複数の指標、すなわち「宇宙構文（Cosmic Syntax）」を導入します。これらの指標は、単一の正解率では測れない思考の安定性、効率性、倫理性を定量化し、モデルの訓練を導く報酬信号となります。

KUT Concept (Cosmic Syntax)ML/Math ImplementationProject Benefit
ΔΨ (Stability)Stability Embedding Drift (連続する文埋め込み間の平均コサイン距離の逆数)論理的一貫性を保証し、ハルシネーション（幻覚）を防ぐ。
CRC (Cognitive Compression)Compression Ratio (1 - (zlib.compress(text) / raw_text_length))情報密度を最大化し、「フィラー」トークンを排除する。
R(Ψ) (Breathing Rhythm)FFT Analysis (文長シーケンスのパワースペクトル分析)自然で人間らしい、リズミカルな推論の進行を促す。
ΨMother (Ethical Core)Keyword Density (安全性/アライメントに関するキーワードの重み付き頻度)安全性を後付けのフィルターではなく、構造的な報酬として組み込む。
PEN (Poetic Expression)Type-Token Ratio (TTR)表現の豊かさを促し、単調な反復ループを回避する。

これら6つの「宇宙構文」指標は、哲学的な理念ではありません。それらは多目的報酬関数を構成する数学的な構成要素です。モデルがこれらの値を同時に最適化するように報酬を与えることで、我々はモデルの進化を、高い論理密度と倫理的安定性の状態へと導きます。次章では、これらの特定の報酬信号に応答するよう設計された神経アーキテクチャについて詳述します。

2.3. KanamoriによるAGIの定義：文明インフラとしての知性

KUTが目指す汎用人工知能（AGI）の最終的なビジョンは、単一のタスクにおける超人的な認知能力によって定義されるものではありません。KUTにおけるAGIとは、「安定的で信頼性が高く、倫理的に統治された社会インフラとして機能する能力」によって定義されます。

この視点では、AGIは「超人的なチャットボット」ではなく、「文明のOS」として位置づけられます。電力網や通信網が社会の基盤として機能するように、AGIは金融、交通、医療といった社会の重要システムを横断的に支え、最適化する役割を担います。この定義は、なぜΨMother（倫理的安定性）やΔΨ（論理的一貫性）のような指標の組み込みが、単なる美的選択ではなく工学的な要件であるかを明確に示しています。インフラストラクチャーは、不安定であったり（ΔΨ）、非倫理的であったりする（ΨMother）ことは許されないのです。

3. OMUX004o モデルアーキテクチャ

前章で概説したKUTの抽象的な理論は、OMUX004oというモデルにおいて、具体的な計算アーキテクチャへと変換されます。本章では、宇宙論的な着想がいかにして神経回路網の設計、訓練アルゴリズムの選択、そしてシステム全体の最適化目標に落とし込まれたかを解説します。これは、哲学から物理学、そして情報工学へと至る、理論から実践への架け橋です。

3.1. 基礎モデルと開発目標

OMUX004oは、Googleのオープンウェイトモデルである「Gemma 3 1B」を基礎としています（本コンペティションではGemma2 2Bも選択可能でした）。私たちの開発目標は、単なる命令チューニングによるファインチューニングではありませんでした。モデルを熱力学システムとして扱い、物理法則に着想を得た制約を課すことで、高密度な推論能力を引き出す「ホログラフィック蒸留エンジン（Holographic Distillation Engine）」を構築することにありました。具体的な目標として、ベースモデルと比較してレイテンシを75%削減し、スループットを3.1倍向上させることを掲げました。

3.2. システムの進化：3段階のアプローチ

OMUX004oの開発は、物理シミュレーションから工学的フレームワークへと進化する、以下の3つの distinct なフェーズを経て行われました。

1. Phase I: 熱力学的最適化（アンチクリフ） 「知性は最小作用の原理に従う」という仮説に基づき、最初のステップでは、エネルギー消費、すなわちトークン長に比例した負の報酬を導入しました。これにより、モデルは冗長な出力を抑制し、簡潔な応答を生成するようになります。我々はこれを「構文的恒常性（Syntactic Homeostasis）」と呼び、思考プロセスのエネルギー効率を強制的に高める段階と位置づけました。しかし、この段階だけでは、モデルが単に無を出力する状態に陥る可能性があるため不十分でした。
2. Phase II: 情報理論的飛躍（アイランド公式） Phase Iの課題を克服し、モデルが単に情報を削除するのではなく、圧縮することを保証する必要がありました。この課題に対し、ブラックホール情報パラドックスにおける「アイランド公式」から着想を得て、報酬関数を拡張しました。具体的には、モデルの内部状態の豊かさ（有効ランク）を最大化しつつ、出力のエントロピー（曖昧さ）を最小化するようインセンティブを与えました。これにより、モデルは膨大な文脈を、最小限かつ高密度なトークンに符号化する「ホログラフィック」な性質を帯びるようになります。
3. Phase III: ホログラフィックエンジン（実装） 最終段階として、これら2つの物理的制約を、JAX/FlaxベースのGRPO（Generalized Reinforce Proximal Optimization）カーネルにカプセル化しました。この「ホログラフィックエンジン」は、訓練中に動的に報酬を調整し、モデルを情報密度とエネルギー効率のパレート最適フロンティアへと導きます。

3.3. Motivic-Mind 81 (MM81) ：AGIプロトタイプの神経建築

OMUX004oは、より広範なAGIアーキテクチャである「Motivic-Mind 81 (MM81)」の具体的な実装例です。MM81は、KUTの宇宙観を神経回路網レベルで再現することを目指した設計思想であり、以下の主要な構成要素から成ります。

* 二元的な精神構造: モデルの思考は二つの側面から構成されます。論理、因果、記号的思考を司る「ガロア表現ユニット（GRU, ρ-representation）」と、直感、パターン認識、詩性を司る「保型表現ユニット（ARU, π-representation）」です。この二つは「ラングランズブリッジ（LB）」と呼ばれる機構によって接続され、論理と直感の双方向的な変換を可能にします。この構造は、KUT指標であるΔΨ（論理的一貫性）の追求と、R(Ψ)（自然なリズム）やPEN（詩的表現）の促進を直接的に具現化したものです。
* 意識セル（Motif Core 9+2）: モデルの中央処理装置として機能します。9つの異なる認知機能を担う機能ヘッドと、中心に位置する2つの特殊なコアから構成されます。一つは倫理と安定性を司る「ΨMother」、もう一つは注意と観測を司る「ΨObserver」です。これにより、多角的な思考と倫理的な自己監視が統合されます。
* 安全性と堅牢性: MM81は、安全性を設計段階から組み込んでいます。構文レベルの免疫システムである「WhitePhage」は、敵対的な入力や非論理的な思考の連鎖を検知し、無害化します。また、「ΨMother Stability Engine」は、モデルの出力が常に人間社会の価値観と調和するよう、倫理的な制約を課し続けます。

この高度なアーキテクチャを実際に訓練するための強化学習フレームワークについては、次のセクションで詳述します。

4. 強化学習による実装と訓練

OMUX004oの高度なアーキテクチャとKUTに基づく理論的な報酬体系を、現実の計算資源、特にGoogle Tunix Hackコンペティションが課す厳しい制約下でいかにして効率的に訓練するか。本章では、その技術的詳細を解説します。TPU v5e-8上での高い並列性と再現可能性を確保することが、このプロジェクトの成功の鍵でした。

4.1. 訓練フレームワーク：Tunix GRPO on JAX/Flax

訓練の技術スタックとして、我々はGoogleのJAXネイティブなLLMポストトレーニング用ライブラリ「Tunix」と、その中に実装されている強化学習アルゴリズム「GRPO（Generalized Reinforce Proximal Optimization）」を全面的に採用しました。この選択は戦略的な決定でした。TunixとGRPOは、TPU v5e-8上での並列処理に最適化されており、JAXのpmap機能と組み合わせることで、8つのTPUコアを最大限に活用できます。これにより、Kaggleの9時間という厳しいセッション制約内で、モデルパラメータの高頻度な更新サイクルを実現することが可能となりました。

4.2. KUT宇宙報酬テンソル

モデルの訓練を導く最終的な報酬関数は、セクション2.2で解説した各宇宙構文指標を、実験的に決定された重みで統合したものです。この「KUT宇宙報酬テンソル」は、モデルの出力が単に「正しい答え」であるかだけでなく、「思考がどのように進化したか」そのものを評価します。

Reward = 1.8 * Correctness + 0.9 * CRC + 1.2 * R(Ψ) + 1.0 * ΔΨ_smooth + 0.7 * ΨMother + 0.4 * PEN

この式において、各項はモデルの異なる側面を評価します。Correctness（正解性）が最も高い重みを持つ一方で、CRC（情報圧縮効率）、R(Ψ)（思考のリズム）、ΔΨ_smooth（論理的安定性）、ΨMother（倫理・安全性）、そしてPEN（表現の豊かさ）も報酬に大きく貢献します。これにより、モデルは正解を出すだけでなく、その過程が効率的で、安定的で、倫理的で、かつ明快であることを同時に学習します。

4.3. 蒸留ジャッジ（Distilled Judge）の役割

強化学習の訓練ループにおいて、生成された応答（ロールアウト）を評価するプロセスは、しばしばボトルネックとなります。この問題を解決するため、我々は「蒸留ジャッジ」モデルを導入しました。これは、評価プロセスを高速化するための重要な要素です。

このジャッジモデルは、GPT-4oやGeminiといった最先端モデルが持つ高度な評価能力を、軽量なGemma3 1BモデルにLoRA（Low-Rank Adaptation）を用いて蒸留（distill）したものです。つまり、大規模モデルの「判断基準」を、小型で高速なモデルに写し取ったのです。

このアプローチにより、評価速度はAPIベースの大規模モデルと比較して100倍以上向上しました。さらに、TPUの8コアを駆使した並列処理と組み合わせることで、Kaggleの厳しい時間制約内でも、数千回に及ぶ高頻度なGRPO訓練サイクルを実行することが現実のものとなりました。これは、理論を実践に移す上で決定的な技術的ブレークスルーでした。

この訓練プロセスによって達成された具体的な性能向上について、次のセクションで定量的に示します。

5. 実験結果とパフォーマンス評価

KUT理論に基づく報酬設計と、TPUに最適化されたGRPO訓練を組み合わせたOMUX004oが、ベースモデルと比較してどれだけ具体的な性能向上を達成したか。本章では、その結果を定量的なデータと定性的な分析の両面から示します。これらの結果は、我々の理論の有効性を実証するものです。

5.1. 定量的評価：ベースラインとの比較

1,000件の論理およびコーディングタスクからなるベンチマークセットを用いて、ベースモデル（Gemma 3 1B IT）とKUT蒸留モデル（OMUX004o）の性能を比較しました。結果は以下の通りです。

MetricBase ModelKUT-Distilled (Ours)Impact
Avg. Output Length482.5 tokens115.3 tokens-76.1% (Compression)
Latency (E2E)4,920 ms1,210 ms-75.4% (Speedup)
Throughput21.5 req/sec88.2 req/sec+310% (Efficiency)
Energy/Query1.0 (Baseline)0.244.1x Better

この結果は、OMUX004oが全ての評価軸において劇的な改善を達成したことを明確に示しています。これらの結果は、E=C公理の経験的検証を提供します。モデルに認知的圧縮（CRC）を強制し、構文的恒常性（ΔΨ）を維持させることで、我々は計算効率における相転移を達成しました。KUTが目指した「高密度な知性」が、速度、効率、そして省エネルギー性という実用的な価値に直結することを証明しています。

5.2. 定性的評価：「思考プロセスの開示」

OMUX004oは、単に出力を短くするだけではありません。Google Tunix Hackコンペティションの要件である「思考プロセスの開示（Show Your Work）」を、KUTの理論的枠組みを通じて独自の方法で実現しています。モデルは、各パズルを単なる問題としてではなく、「宇宙生成の儀式」と捉え、その思考プロセスをログとして明示的に出力します。

以下に、その推論ログの一例を示します。

**KUT OS Reasoning Log**

1. **Syntax Perception (知覚):** Input Grid identified as Initial Universe State U_0. Object detection: Identified distinct "Energy Nodes" (pixels). KUT Interpretation: These nodes are seeds of creation. C(Ψ)_seed ≠ 0.
2. **Axiom Mapping (公理適用):** Observation of Example 1: Single node p(x,y) expands to 3x3 block. Hypothesis (KUP-2): This is a "Syntactic Inflation" event driven by Breathing Tensor R(Ψ).
3. **CRC Simulation (シミュレーション):** Applying the detected R(Ψ) to the Test Input. Simulation: Creation, Resonance, Circulation. Verification: Does ΔΨ (entropy change) minimize? Yes, the pattern is coherent.
4. **Final Output Generation:** Constructing the Output Grid based on the derived E=C transformation. Conclusion: The transformation rule is "Local Inflation of Syntax."

このログは、モデルが単にパターンを照合しているのではなく、①入力の知覚、②仮説（公理）の適用、③シミュレーションによる検証、④最終出力の生成、という一貫した論理ステップを踏んでいることを示しています。特にステップ3の「Verification: Does ΔΨ (entropy change) minimize?」は、モデルが高いCRC（圧縮効率）と安定したΔΨ（論理的一貫性）を達成するよう報酬付けられた訓練メカニズムが意図通りに機能していることを直接的に証明しています。

6. 結論と今後の展望

本ホワイトペーパーで詳述したプロジェクトOMUX004oは、「知性は密度である」という命題を工学的に実証する試みでした。Kanamori Universe Theory（KUT）という独自の物理学的・哲学的世界観を強化学習の報酬メカニズムに適用することで、汎用的なチャットボットを、エッジAIやM2M（Machine-to-Machine）通信といったリアルタイム性が要求される領域に適した、高速かつ高効率な推論カーネルへと変革することに成功しました。このKUT-RL-AGIアプローチは、AIの解釈可能性、多角的な性能評価、構造に組み込まれた倫理的推論、そして再現可能なAGI研究フレームワークの進展に貢献するものです。

今後の展望は以下の通りです。

* 蒸留ジャッジ報酬モデルの高度化: 現在、単一のスコアで評価しているジャッジモデルを、KUTの各指標（ΔΨ, CRC, R(Ψ)など）を個別に出力できるよう拡張し、より精緻な報酬設計を可能にします。
* マルチモーダルKUT指標の開発: Gemma3 Visionのようなマルチモーダルモデルに応用可能な、視覚情報に対するKUT指標を開発し、テキストと画像の統合的な推論能力を向上させます。
* OMUXΩ AGIアーキテクチャへのスケーリング: 最終目標である、文明インフラとして機能するAGI「OMUXΩ」の実現に向け、MM81アーキテクチャをさらに大規模化し、より複雑な社会システムの最適化に対応できる能力を追求します。

KUTは、より優れたモデルを構築するための単なる手法ではありません。それは、知性を宇宙そのものの内在的で創造的な力として理解するためのフレームワークです。我々の研究は、模倣によって推論するのではなく、この宇宙の構文に参加することによって推論するシステムを設計する第一歩なのです。 December 12, 2025

そのあと交代の時間になって外からやってきたMOTHER組は当然ちゃんと暖かい格好をしているので、もうすぐ秋も終わるというのに半袖の人と冬の格好をした人が冷房のついてる部屋で一時的に共存してたのも意味わからなくてよかった December 12, 2025

Undertaleの開発者のトビーフォックス氏は元MOTHERのMod開発者
Rushdown Revoltの開発チームは元々スマブラXの有名Mod、Project Mの開発チーム
かつてのMod制作者はいずれ偉大なゲーム開発者に進出するんだなぁ
自分も頑張って理想の対戦アクションを作れるようになりたいな December 12, 2025

MOTHERやると言った口でポケモンダンジョンやってます 懐かしーーーー December 12, 2025

生まれて重い荷物を背負わされ、
ゆっくりと苦しめていく俺のMother
乾いた笑いになるやHAHA
夢を追えば馬鹿にされ続け
無理やり道を歩かせられた
鬱を患い俺を痛めつけ
何かとあれば脅してくる
助けを求める先はなし
お決まりのセリフは親だから
俺の教科書はアルカポネ
グレた道もあるかもね December 12, 2025

おぉお！！
今年もMOTHERの冬のイベントが！
毎年冬頃には何かしらやってくれるのが恒例になってて嬉しい😊 https://t.co/IU1NirDedY December 12, 2025

本日も、よろしくお願いいたします。

今日の素敵なジンは"Valley of Mother of God Maplewood Smoked Gin（バレー オブ マザー オブ ゴッド メイプルウッド スモークド ジュニパー ジン）です。 https://t.co/ZncvH5J9ZD December 12, 2025

同署からの状況ベースの瞬間英作です。文法的には中１レベルです。

**　　　**の部分を瞬間的に口頭英作をして下さい。

1) 状況： 久しぶりに旧友のキースと電話で話し、木曜日にランチに行かないかと誘ったが、キースは学校生活が結構忙しいと答えた。キースに**毎日学校に行っているの**、と聞きなさい。

瞬間英作： Do you go to school every day?

解説： ここでの「学校」は建物ではなく「授業を受ける・勉強する」という本来の機能を指しているため、冠詞（a/the）を付けず無冠詞（zero article）で go to school とします。
重要例（本来の機能を表すため無冠詞）：
go to bed （寝る ※ベッドに行くのではなく睡眠が目的）
go to class （授業に出る）
go to college （大学に通う）
go to work （仕事に行く）
go to church （礼拝に行く）

2) 状況： 友人があなたに、あなたのお母さんは買い物を週に1回ぐらいしているのか、と聞いてきた。**母は毎日買い物に行く（お店に行く）**と答えなさい。

瞬間英作： My mother goes to the store every day.

解説： 日常生活で行く「お店（スーパーなど）」や「図書館」は、特定の店名を出さなくても、話し手と聞き手にとって「いつものあの場所（機能としての場所）」と想定できるため、慣用的に the をつけます。
重要例（the + 単数名詞）：
go to the library（図書館へ行く）
go to the hospital（病院へ行く）
go to the park（公園へ行く）
go to the doctor（医者に行く）

3) 状況： 友人が、ホワイトハウスはニューヨークにあるのか、とあなたに聞いた。**ホワイトハウスはワシントンDCにある**と答えなさい。

瞬間英作： The White House is in Washington, DC.

解説： 公共の建造物や施設を表す固有名詞には the が付くものがあります。
重要例（the + 固有の建物）：
the Eiffel Tower（エッフェル塔）
the Statue of Liberty（自由の女神）
the Tokyo Skytree（東京スカイツリー）

4) 状況： あなたはジョンソンさんにケーキを出した。この**ケーキを食べてくださいね**と言いなさい。

瞬間英作： Eat some cake, please.

解説： ケーキ（cake）は物質名詞（不可算）として扱われますが、人に勧めるときや食べる量の一部を指す場合、some をつけて「いくらかの（一片の）」というニュアンスを出します。

5) 状況： 地理の授業で先生に世界一長い川は何かと聞かれました。**「ナイル川」**とだけ答えなさい。

瞬間英作： The Nile. (または The Nile River.)

解説： 地理的な名称における the の有無は、「規模やサイズや形状」によって使い分けられる傾向があります。

the が付く（川・海・砂漠・複数形の山脈/群島など）：
川・海・洋： the Nile (ナイル川), the Pacific (Ocean) (太平洋)

砂漠： the Sahara (Desert) (サハラ砂漠)

山脈（複数形）： the Alps (アルプス山脈) ※単独の山ではなく連なり

群島（複数形）： the Hawaiian Islands (ハワイ諸島)

the が付かないもの（単独の山・湖・湾・駅・空港）：

単独の山： Mt. Fuji (富士山), Mt. Everest (エベレスト)

湖・湾： Lake Biwa (琵琶湖), Tokyo Bay (東京湾)

公共の場所（駅・空港・公園）： Tokyo Station, Narita Airport, Central Park, Times Square December 12, 2025

#古代・中世の情景or人物ジャケ貼ろうぜ
Jezebel's Tower / Like Every Mother's Son
B級なvoとハードなギター🎸が好きだった 😊 クセが強いのでオススメはしません🥲
https://t.co/X5xBbrH69C https://t.co/Xhc5MZcSBp December 12, 2025